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利用攻击在网络通信中独特的流特征,给出一个可以适应已知和未知攻击的半监督分类方法。在训练分类器中,提出使用加权采样技术得到训练流,同时采用顺序前向选择算法得到最佳的特征子集。使用KDDCUP1999性能评估数据,可以得到较高的流和字节分类准确度。
基于半监督学习的网络流量分类
【摘 要】
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利用攻击在网络通信中独特的流特征,给出一个可以适应已知和未知攻击的半监督分类方法。在训练分类器中,提出使用加权采样技术得到训练流,同时采用顺序前向选择算法得到最佳
【机 构】
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中南大学信息科学与工程学院
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2009年12期
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